小样本目标检测研究综述_小样本目标检测研究现状

数据驱动下的深度学习技术在计算机视觉领域取得重大突破，但模型的高性能严重依赖于大量标注样本的训练。然而在实际场景当中，大规模数据的获取和高质量的标注十分困难，限制了其在特定应用领域的进一步推广。近年来小样本 学习在目标检测领域的发展，为解决上述问题提供了新的研究思路。小样本目标检测旨在通过少量标注样本实现对图像中目标的分类和定位。本文从任务和问题、学习策略、检测方法、数据集与实验评估等角度出发，对当前小样本目标检测的 研究成果加以梳理和总结。首先，系统性地阐述了小样本目标检测的任务定义及核心问题，并讨论了当前方法采用的学习 策略。其次，从工作原理角度出发，将现有检测方法归纳总结为四类，对这四类检测方法的核心思想、特点、优势及存在 的不足进行了系统性的阐述，为不同场景下选择不同的方法提供了依据。之后，本文对目前小样本目标检测采用的典型数 据集、实验设计及性能评估指标进行了深入分析，进而对四类典型方法在数据集上的实验结果进行概括总结，尤其是对部 分典型方法的检测性能进行了系统性对比分析。最后，立足于现有方法的优势和劣势，我们指出当前方法面临的挑战，并 对下一阶段小样本目标检测技术未来的发展趋势提出了见解，期望为该领域的后续研究提供参考。

http://cjc.ict.ac.cn/online/onlinepaper/syy-2023730125425.pdf

1. 引言

得益于大规模数据集和硬件技术的发展，基 于深度学习的模型在基础的计算机视觉任务中取 得了令人瞩目的成就[1]。如：图像和视频分类 [2][3]、目标检测[4]、语义分割[5]和图像生成[6]等。 传统监督式的机器学习模型需要借助大规模带标 注的数据进行训练，而现实世界中的视觉数据呈 现显著的长尾效应，数据丰富的类别占据总类别 的大多数，在某些特定应用场景下，一些稀缺的 类别可能由于隐私、安全和高标记成本等因素使 得数据的获取和标注十分困难，例如军事遥感检 测[7]、疾病诊断[8]及工业生产中的残次品检测[9] 等，这为计算机视觉领域的进一步发展带来了挑 战。在有限的训练样本条件下，传统的深度学习 算法无法得到充分的训练，使得深度神经网络模 型易发生过拟合，导致模型的泛化能力受到严重 影响，仅依靠当前深度学习技术难以满足样本较 少的场景和需求[10]。

机器学习与人类智能之间存在显著差异，不 同于深度神经网络，人类擅长从极少的样本示例 中学习认识新事物，并做出准确的预测与评估， 这种高效的数据利用能力正是当前机器学习模型 在实际应用中所需要的。目前数据驱动下的深度 学习模型，其通用性和泛化能力还远不能达到人 类认知学习的水平，弥补这种差距是迈向更高机 器感知能力的关键一步[11]。受人类学习模式的启 发，为解决因训练样本数量较少而带来的模型过 拟合问题，Li等人[12]在2003年首次提出小样本学 习的概念，认为计算机视觉模型的学习应该利用 已获得的先验知识和少量的训练样本学习识别新类别的模型。作为一种新的理论方法，当前小样 本学习主要用于图像分类任务，并取得了突破性 的进展[13][14]。随着研究的不断深入，小样本目标 检测(Few-shot Object Detection, FSOD)逐渐引起学 术界的关注，其核心思想是通过少量的标注样本 的训练来对图像中的目标进行分类和定位[15]，通 过设计合理的训练方法、模型结构和损失函数， 获得具有一定泛化能力的检测模型，实现复杂环 境下对小样本目标的有效检测，在数据获取和标 注困难的场景下具有重要的价值和意义。相比于 小样本图像分类任务，小样本目标检测更具挑 战，其原因在于在识别目标类标签的基础上，还 需进一步定位每个目标在图像中的位置[16]，因而 对模型的数据利用能力提出了更高的要求。因 此，在数据稀缺场景下，如何利用极少的标注样 本进行学习，设计具有良好泛化能力的检测模 型，并推广至新任务上，成为小样本目标检测亟 待解决的问题。

随着小样本学习关注度的增加，小样本目标 检测技术迅速发展，已成为热门研究方向。目 前，已有四篇关于小样本目标检测的综述文献 [17][18][19][20]。潘等人[17]主要对该领域发展初期的工 作进行综述，将小样本目标检测方法分为三类， 但是，该文献发表于2019年，未涉及之后的研究 成果。目前，小样本目标检测技术的发展日新月 异，2019年之后涌现大量新的检测方法，本文则 全面、系统性对当前小样本目标检测技术进行梳 理和总结。张等人[18]从小样本目标检测的问题定 义、主要方法和实验设计等方面进行阐述。然 而，该文献仅 选取几种小样本检测模型在 PASCAL VOC[21]数据集上进行对比分析，缺乏对 其他数据集的详细论述与评估，本文则对数据 集、实验设计及典型方法的检测效果等内容进行 全面、完整地评估与分析。刘等人从数据、模型 和算法三个角度阐述了小样本目标检测的解决方 案与存在的难点。Leng等人[20]则根据数据稀缺程 度将小样本目标检测分为有限监督、半监督和弱 监督三种场景设置，基于这三种场景讨论面临的 挑战和解决方法。但是，这两项工作均缺乏对较 新的研究成果与数据集及实验的归纳总结。随着 时代的发展，小样本目标检测技术突飞猛进，各 种新理论、新思想、新方法的研究不断涌现，以上综述已不能满足该领域蓬勃发展的需求，使得 初学者难以窥其全貌。 不同于现有研究综述，本文的主要贡献可总 结如下：

（1）系统性梳理了小样本目标检测技术，涵 盖了现有的小样本目标检测方法以及目前最新的 研究成果。本文通过梳理小样本目标检测方法的 发展脉络，从任务和问题、学习策略、检测方法 及数据集和实验等角度出发，对当前的研究成果 进行了全面、细致地归纳和梳理，系统性总结了 小样本目标检测任务定义及三个核心问题，讨论 了现有方法采用的两种学习策略，涵盖了较新的 研究成果。 

（2）分类角度独特，方法间的对比直观清晰。本文按照工作原理将当前检测方法分为四 类，根据研究思路对每类方法进行更为精细的归 类，分类角度更加合理，使读者能够快速了解每 类检测方法的工作原理。同时，以表格的形式对 四类方法采用的学习策略、优缺点及适用场景进 行了总结，使读者能够根据不同的场景选择和使 用不同的小样本目标检测方法。 

（3）对数据集、实验设计及典型方法的检测 效果等内容进行全面、完整地梳理与概括。本文 详细论述了当前小样本目标检测常用的四个数据 集、实验设计细节、性能评估指标及典型方法性 能对比等内容，以图表的方式对不同方法在四个 数据集上的实验结果进行了系统性评估，使读者 能够快速掌握该领域当前的研究热点。本文旨在 为该领域的研究者提供一个包含最新方法的综 述，加深对小样本目标检测研究的理解，进一步 促进小样本目标检测技术的发展。 

本文的组织结构如图 1所示，第2节给出了小 样本目标检测的任务定义及三个关键问题；第3节 讨论了现有方法的两种学习策略；第4节从工作原 理、问题及存在的不足等方面对现有的小样本目 标检测方法进行分类阐述；第5节对数据集与实验 等内容进行系统性地归纳总结，对四类典型方法 在数据集上的实验结果进行了对比分析；第6节梳 理了小样本目标检测面临的挑战，并指出了一些 潜在的发展方向，供更多相关研究者参考和借 鉴；最后第7节总结全文。

2. 任务定义

小样本目标检测任务旨在通过少量标注样本 的训练来对图像中的目标进行分类和准确定位， 以此得到具有良好泛化能力的检测模型。该任务 可描述为：给定数据集